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AI大模型，让AIOps运维开启“超级智能”模式！

发布日期：2025-05-13 12:21:30 浏览次数： 1530 作者：ruby的数据漫谈

摘要：在数字化飞速发展的当下，企业的 IT 系统日益复杂，传统 AIops 运维模式渐渐显得力不从心，面临着诸多棘手难题。

随着业务规模的不断扩张，企业所产生和处理的数据量呈爆发式增长。服务器日志、网络流量数据、应用性能指标等各类运维数据源源不断地涌入，传统运维手段在处理这些海量数据时，常常陷入困境。这些数据不仅规模庞大，而且种类繁杂，格式也各不相同，使得数据的整合与分析变得极为困难。

当系统出现故障时，传统 AIops 运维需要耗费大量时间进行故障诊断。运维人员不仅要在众多的监控指标和日志信息中逐一排查，还需要凭借丰富的经验来判断故障的可能原因。这一过程不仅繁琐，而且效率低下。在金融行业，交易系统一旦出现故障，每一秒的延迟都可能导致巨大的经济损失。然而，传统运维方式可能需要花费数小时甚至数天才能准确找到故障根源，严重影响了业务的连续性和客户体验。

传统运维在告警管理方面，也存在着严重的不足。当系统出现异常时，大量的告警信息会同时发送给运维人员，这些告警可能相互关联，也可能存在冗余，使得运维人员难以快速分辨出真正关键的问题。以电信运营商为例，在网络出现故障时，可能会同时产生成千上万条告警信息，运维人员常常会被这些告警信息淹没，无法及时采取有效的措施，导致故障处理的延误。

另外，传统 AIops 运维主要依赖人工经验和预设规则，缺乏对复杂场景的自适应能力和智能决策能力。在面对一些突发的、罕见的故障时，往往无法及时做出准确的判断和处理。在新兴的互联网业务中，业务模式和技术架构不断创新，传统运维模式很难快速适应这些变化，无法为业务的快速发展提供有力的支持。

AI 大模型登场，带来全新解法
AI 大模型在 AIOps 运维中的神奇应用场景
AIOps整体架构设计

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AI 大模型登场，带来全新解法

在这个充满挑战的时刻，AI 大模型宛如一颗璀璨的新星，照亮了 AIOps 运维的前行之路，为其带来了一系列令人瞩目的全新解法，彻底颠覆了传统的运维模式。

AI 大模型凭借其强大的规划能力，能够实现分析、执行等任务的自动化。以故障诊断为例，传统方式需要运维人员手动排查大量数据，而 AI 大模型可以自动对系统日志、性能指标等多源数据进行分析，快速定位故障点。就像一位经验丰富的医生，能够通过各种检查数据迅速判断病因。在某大型互联网企业中，引入 AI 大模型后，故障诊断时间从原来的数小时缩短至几分钟，大大提高了运维效率。

它还能实现工具和数据的深度整合。通过反思和工具调用，AI 大模型可以充分利用各种传统工具，对不同类型的数据进行自动分析。这就好比一个万能的工具箱，能够根据不同的需求自动选择合适的工具。比如，它可以将监控工具、日志分析工具等整合在一起，从多个维度对系统进行全面监控和分析，让运维人员能够更全面、准确地了解系统的运行状态。

在知识利用方面，AI 大模型采用 LLM 和 RAG 的方式，充分挖掘公域和私域的知识，从而更好地优化运维相关的分析和操作场景。它就像一个知识渊博的学者，能够汲取各种知识来解决问题。通过对大量运维案例和经验的学习，AI 大模型可以为运维人员提供更准确、更专业的建议，帮助他们更好地应对各种复杂的运维问题。

在交互方式上，AI 大模型实现了从传统 web 页面交互到 “对话” 交互的转变，极大地降低了交互复杂度。运维人员只需通过自然语言与模型进行交流，就能获取所需的信息和帮助。这种交互方式就像人与人之间的对话一样自然流畅，使得运维人员能够更便捷地操作和管理系统。比如，运维人员可以直接问 “系统当前的性能如何？”AI 大模型就能快速给出准确的回答和分析。

AI 大模型还具备强大的编程能力，能够实现故障自愈和性能优化等高级功能。当系统出现故障时，它可以自动生成修复代码，实现故障的自动修复。在性能优化方面，AI 大模型可以根据系统的实时运行情况，自动调整系统参数，优化系统性能。这就像一个智能的系统管家，能够时刻关注系统的状态，及时发现并解决问题，确保系统始终处于最佳运行状态。

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大模型在 AIOps 运维中的神奇应用场景

一、故障诊断

在故障诊断这个关键环节，AI 大模型展现出了令人惊叹的能力。当系统出现故障时，运维人员只需将故障问题输入到基于 AI 大模型的诊断系统中，大模型便会迅速启动它强大的分析功能。

大模型会首先进行故障范围定界。以电商平台的运维为例，假如用户反馈无法正常下单，大模型会快速分析订单系统的各项指标数据、日志信息以及相关服务的调用链数据。它会确定故障可能发生的范围，比如是订单创建模块出现问题，还是支付接口出现故障，亦或是库存系统的数据异常导致无法下单。通过精准的范围定界，大大缩小了故障排查的范围，节省了排查时间。

紧接着，大模型会利用其强大的算法和丰富的知识储备，进行全面而细致的故障排查。它会对系统的各个组件和环节进行逐一检查，分析每一个可能导致故障的因素。在排查过程中，大模型会调用各种工具，如指标异常检测工具、日志异常检测工具和事件异常检测工具等。如果是网络故障，大模型可以通过分析网络流量数据、路由器日志等信息，快速找到网络拥堵的节点或者出现故障的网络设备。

在完成故障排查后，大模型会对故障进行深入的分析，从而得出准确的故障定位总结。它会综合考虑各种因素，如故障发生的时间、相关组件的状态变化以及系统的运行环境等。对于一个因服务器内存不足导致的应用程序崩溃问题，大模型不仅能准确指出是哪台服务器的内存出现问题，还能分析出内存不足的原因，是因为近期业务量增长导致内存需求增加，还是因为程序存在内存泄漏的漏洞。通过这样详细的故障定位总结，运维人员可以迅速采取有效的措施进行修复，大大提高了故障处理的效率。

二、运维咨询

在运维咨询方面，AI 大模型宛如一位专业知识渊博、随时待命的资深顾问，为运维人员提供全方位、高效的支持，彻底改变了传统运维咨询的模式，显著提升了运维效率。

当运维人员遇到问题时，只需像与同事交流一样，用自然语言向 AI 大模型提问。比如，询问 “如何优化服务器的性能？” 或者 “某个应用程序出现卡顿，可能的原因有哪些？”AI 大模型能够迅速理解这些问题的含义，并利用其强大的自然语言处理能力和丰富的知识储备，快速给出准确、详细的回答。它不仅能提供解决方案的思路，还能给出具体的操作步骤和建议。对于优化服务器性能的问题，大模型可能会建议调整服务器的资源分配，如增加内存、优化 CPU 调度等，并详细说明每一个操作的具体方法和注意事项。

AI 大模型还具备智能运维问答自动创建工单功能，这一功能进一步提高了运维的效率和自动化程度。当大模型无法直接回答运维人员的问题，或者问题需要进一步的人工处理时，它会自动创建工单，并将问题的相关信息准确地记录在工单中。这些信息包括问题的描述、提问时间、提问者等。工单会被及时发送到相关的运维团队或人员手中，确保问题能够得到快速、有效的处理。在处理复杂的网络故障时，如果大模型无法直接解决问题，它会创建工单，并将故障的详细信息，如故障发生的时间、影响的业务范围、相关的网络指标数据等一并记录在工单中，方便运维人员快速了解问题的全貌，及时进行处理。通过这种方式，AI 大模型实现了运维咨询与工单处理的无缝衔接，大大提高了运维流程的连贯性和效率。

三、运维操控

在运维操控领域，AI 大模型充分展现了其强大的智能化能力，为运维工作带来了前所未有的便捷和高效，实现了智能系统操控的诸多关键功能。

AI 大模型能够实现自动化运维操作，极大地减轻了运维人员的工作负担。通过与各种运维工具和系统的集成，AI 大模型可以根据预设的规则和策略，自动执行一系列运维任务。在服务器的日常管理中，大模型可以自动完成服务器的巡检工作，检查服务器的硬件状态、软件运行情况以及各项性能指标。一旦发现异常，它可以自动进行故障诊断，并采取相应的修复措施。在深夜，当大多数人都在休息时，AI 大模型可以按照预定的计划，自动对服务器进行软件更新和配置调整，确保系统始终处于最新的、最优的状态，同时避免了在业务高峰期进行操作可能带来的风险。

它还能对资源配置进行优化，提高资源的利用率。AI 大模型可以实时监控系统的资源使用情况，包括 CPU、内存、存储等，根据业务的实际需求，动态地调整资源的分配。在电商平台的促销活动期间，业务量会大幅增长，对服务器资源的需求也会急剧增加。此时，AI 大模型可以自动识别到这种变化，将更多的计算资源分配给与订单处理、支付等关键业务相关的服务器，确保这些业务能够顺畅运行。而在活动结束后，业务量下降，大模型又可以自动回收多余的资源，避免资源的浪费，降低运维成本。

在性能优化方面，AI 大模型同样表现出色。它可以对系统的性能数据进行深入分析，找出影响性能的瓶颈所在，并提出针对性的优化方案。如果发现某个应用程序的响应时间过长，大模型可以通过分析应用程序的代码、数据库查询语句以及服务器的配置等因素，找出导致响应时间过长的原因，比如是数据库查询效率低下，还是服务器的负载过高。然后，它会给出相应的优化建议，如优化数据库索引、调整服务器的参数配置等。通过这些优化措施，系统的性能可以得到显著提升，用户体验也会得到极大的改善。

四、故障修复

在故障修复环节，多 Agent 技术与 AI 大模型的深度融合，为实现高效、智能的故障修复提供了全新的解决方案，彻底改变了传统故障修复的模式，大大提高了故障修复的效率和准确性。

这种方式通过精心设计的主持人计划 / 反思机制，能够有条不紊地驱动不同角色的 Agent 协同工作。主持人 Agent 就像是一个经验丰富的指挥官，它会根据故障的类型和特点，制定详细的诊断和修复计划。在面对服务器宕机的故障时，主持人 Agent 会迅速分析故障现象，确定需要调用哪些工具和哪些 Agent 来参与诊断。然后，它会向各个 Agent 下达任务指令，协调它们之间的工作顺序和协作方式。在诊断过程中，主持人 Agent 会不断反思诊断结果，根据新的发现及时调整计划，确保诊断的准确性和全面性。

不同角色的 Agent 在主持人的指挥下，充分发挥各自的专业能力。异常分析 Agent 会对系统的各项指标数据、日志信息和事件记录进行实时监测和分析，及时发现潜在的异常情况。指标异常检测 Agent 能够敏锐地捕捉到服务器 CPU 使用率突然飙升、内存占用率过高、网络带宽异常等指标异常，第一时间将这些信息反馈给主持人 Agent 。日志异常检测 Agent 则专注于分析系统日志，从中找出可能与故障相关的异常信息，如错误日志、警告日志等。事件异常分析 Agent 会对系统中的各种事件进行梳理和分析，判断是否存在异常事件，如服务器的重启事件、服务的停止和启动事件等。

故障分类 Agent 和故障诊断 Agent 会紧密合作，对故障进行精准的分类和深入的诊断。故障分类 Agent 会根据异常分析 Agent 提供的信息，结合自身的知识库和算法，对故障进行初步分类，确定故障的大致类型，是硬件故障、软件故障还是网络故障等。故障诊断 Agent 则会利用各种专业的诊断工具和技术，对故障进行深入分析，找出故障的根本原因。在诊断网络故障时，故障诊断 Agent 可能会使用网络抓包工具、路由跟踪工具等，逐步排查网络中的各个节点和链路，最终确定故障点。

在确定故障原因后，故障处置 Agent 会利用其强大的工具使用和编码能力，迅速采取行动，完成故障的修复。如果是软件故障，故障处置 Agent 可以根据故障诊断 Agent 提供的信息，自动编写修复代码，对软件进行修复。它还可以调用各种运维工具，如文件管理工具、进程管理工具等，对软件进行更新、重启等操作，确保软件恢复正常运行。如果是硬件故障，故障处置 Agent 可以与硬件管理系统进行交互，远程控制硬件设备进行故障排查和修复，或者通知相关的硬件维护人员进行现场处理。

在整个故障修复过程中，各个 Agent 之间会进行密切的协作和信息共享。它们通过高效的通信机制，及时传递故障信息、诊断结果和修复进展，确保整个修复过程的顺畅进行。这种多 Agent 协同工作的方式，充分发挥了每个 Agent 的专业优势，实现了故障诊断和修复的智能化、自动化，大大缩短了故障修复的时间，提高了系统的可用性和稳定性。

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典型案例

AI 大模型在 AIOps 运维中的应用，在众多知名企业中已取得了显著成效。

工商银行在其云原生智能运维系统中引入 AI 大模型，实现了对文本日志、时序指标和拓扑图等多模态数据的同时解析。这一举措使故障定位准确率大幅提升了 40% 以上，误报率从 30% 降至 10% 以内。通过大模型的强大分析能力，工商银行能够更快速、准确地发现和解决系统故障，有效保障了金融业务的稳定运行，为客户提供了更加可靠的服务。

某电信企业借助运维智能体（AI Agent）技术，实现了磁盘溢出故障的自动化处理。智能体能够动态生成修复脚本，并在沙箱中进行预验证，自动处理了 80% 的磁盘溢出故障，使人工干预需求减少了 70% 。这不仅大大提高了故障处理的效率，还降低了运维成本，提升了电信网络的稳定性和可靠性，为用户提供了更优质的通信服务。

在金融行业，某头部券商与擎创科技合作，将大模型技术应用于运维告警处理。他们通过对分散的运维文档进行标准化改造，建立统一模板，并开发多格式解析引擎，自动提取非结构化文档中的关键信息，形成可机读的知识图谱。基于 RAG 技术构建的检索引擎，实现了语义扩展检索和多维精准匹配算法，综合文本相似度、处置成功率、工程师操作偏好等因素，从知识库中推荐最优解决方案，精准度较传统方式提升 40% 。系统在输出处置建议时，会动态叠加关联近期系统变更记录、整合多来源处置方案、标注高风险操作节点等三重智能分析。经过三个月生产环境验证，该体系展现出显著效益，单条告警平均处理时间从 10 分钟缩短至 3 分钟，值守团队日均处理能力提升 300% ，处置方案准确率从 85% 提升至 95% ，人为操作失误导致的事故同比下降 80% ，通过结构化沉淀 3000 + 故障处置案例，新人培养周期压缩 67% 。这一应用有效解决了金融运维中告警处理的难题，提高了运维效率和质量，为金融业务的稳定运行提供了有力保障。

AI 大模型在 AIOps 运维中的应用，为企业带来了前所未有的机遇和变革。它不仅提升了运维效率和准确性，降低了运维成本，还为业务的稳定运行提供了有力保障。随着技术的不断发展和创新，AI 大模型在 AIOps 运维中的应用前景将更加广阔。

未来，我们期待 AI 大模型能够在更多的运维场景中发挥作用，实现运维的全面智能化。也希望更多的企业能够关注和应用这一技术，共同推动 AIOps 运维行业的发展。如果你对 AI 大模型在 AIOps 运维中的应用感兴趣，欢迎留言分享你的想法和经验！

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